[发明专利]姿态检测方法及装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开涉及一种姿态检测方法及装置、电子设备和存储介质，其中所述方法包括：确定目标图像中目标对象的各第一特征部的第一位置信息，其中所述目标图像由摄像设备摄取；基于所述摄像设备的设备参数对各所述第一位置信息执行归一化处理，得到第二位置信息；利用各所述第二位置信息确定第二特征部的三维位置信息，并基于各所述三维位置信息确定所述目标图像中目标对象的姿态，其中所述第二特征部至少包括所述第一特征部。本公开能够提高姿态检测的精度。

技术领域

本公开涉及摄像设备技术领域，尤其涉及一种姿态检测方法及装置、电子设备和存储介质。

背景技术

人体姿态估计在互动娱乐、行为分析等领域中发挥着重大的作用，而三维人体姿态估计的算法在现有技术中还存在着很大的限制，直接使用图片作为输入的端到端方法受制于训练样本数量和获取难度的限制，在深度学习中还无法达到较高的准确率；使用二维关键点作为基础的算法，因其训练速度快，数据易增广的特性而被不少应用所采用。

实际应用中，由于使用不同的摄像设备有着不同的规格，诸如焦距、光心位置、畸变参数等参数都会存在区别，这些区别都会影响三维人体姿态估计的精准度。

发明内容

本公开实施例提供了一种结合摄像设备的参数执行图像中的姿态检测以提高姿态检测的精确度的姿态检测方法及装置、电子设备和存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种姿态检测方法，其包括：

确定目标图像中目标对象的各第一特征部的第一位置信息，其中所述目标图像由摄像设备摄取；

基于所述摄像设备的设备参数对各所述第一位置信息执行归一化处理，得到第二位置信息；

利用各所述第二位置信息确定第二特征部的三维位置信息，并基于各所述三维位置信息确定所述目标图像中目标对象的姿态，其中所述第二特征部至少包括所述第一特征部。

本公开实施例中，所述确定目标图像中目标对象的各第一特征部的第一位置信息，包括：

获取所要识别的第一特征部的信息；

基于获取的第一特征部的信息，识别所述目标对象中的各所述第一特征部；

基于建立的二维坐标系确定各所述第一特征部的第一位置信息。

本公开实施例中，所述基于所述摄像设备的设备参数对各所述第一位置信息执行归一化处理，得到第二位置信息，包括：

利用所述设备参数对所述第一位置信息执行第一归一化处理，得到各所述第一特征部的第三位置信息；

确定各第一特征部的第三位置信息的均值和方差；

基于所述均值和方差对各所述第三位置信息执行第二归一化处理，得到所述第二位置信息。

本公开实施例中，所述利用所述设备参数对所述第一位置信息执行第一归一化处理，得到各所述第一特征部的第三位置信息包括：

利用所述设备参数对所述第一位置信息执行去畸变处理；

对去畸变处理后的第一位置信息执行第一归一化处理，得到各所述第一特征部的第三位置信息。

本公开实施例中，所述利用所述设备参数对所述第一位置信息执行去畸变处理包括：

利用第一公式对所述第一位置信息执行所述去畸变处理处理，其中所述第一公式包括：

x'＝(x-c_x)/f_x

y'＝(y-c_y)/f_y；

r＝x'²+y'²